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ISQI CT-GenAI

CT-GenAI

試験コード:CT-GenAI

試験名称:ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0

最近更新時間:2026-08-24

問題と解答:全42問

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価格: ¥5999 

ISQI CT-GenAI 資格取得

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三つのバージョン

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ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: 生成AIのテスト活動30%- プロンプトベースのテスト
  • 1. プロンプトを用いたテストケース設計
  • 2. GenAIを用いたテストデータ作成
  • 3. プロンプトエンジニアリングの基礎
- トレーサビリティと文書化
  • 1. AIモデルコンポーネントのテストカバレッジ
  • 2. AIテストに関する文書化要件
- モデルおよび出力の評価
  • 1. 出力の正確性と品質評価
  • 2. チェックポイントテスト
  • 3. 人手評価手法
  • 4. 自動評価手法
  • 5. 変形テスト
- 要件ベースのテスト
  • 1. AIベースのシステムに対する機能要件
  • 2. AIベースのシステムに対する非機能要件
  • 3. AI関連の品質要件
トピック 2: 生成AIのテストツール20%- テストツールの概要
  • 1. 特定のテストニーズに適したツールの選定
  • 2. GenAIテストツールのカテゴリ
- 一般的なテスト活動にツールを使用する
  • 1. シミュレーションおよび監視ツール
  • 2. モデル評価ツール
  • 3. セキュリティテストツール
  • 4. プロンプトテストツール
トピック 3: 生成AIにおけるリスクとテスト上の課題30%- 生成AIのテスト上の課題
  • 1. AIコンポーネントの複雑性
  • 2. 規制およびコンプライアンス上の考慮事項
  • 3. 品質評価の主観性
  • 4. 非決定論的な出力挙動
  • 5. 倫理的なテスト上の懸念
  • 6. カバレッジの課題
  • 7. テストオラクルの問題
- 生成AI特有の品質リスク
  • 1. 攻撃的、有害、または偏りのあるコンテンツ
  • 2. 入力感度(prompt brittleness)
  • 3. 不正確または捏造された出力(ハルシネーション)
  • 4. 実行ごとに一貫しない応答
  • 5. 文脈に不適切な出力
  • 6. 外部コンポーネントへの依存
トピック 4: 生成AIの基礎20%- AI開発ライフサイクル
  • 1. 評価
  • 2. データ収集、前処理、キュレーション
  • 3. デプロイと監視
  • 4. モデルの学習とファインチューニング
- AI用語
  • 1. 生成AI (GenAI)
  • 2. トークンとプロンプト
  • 3. 機械学習 (ML)
  • 4. 大規模言語モデル (LLMs)
  • 5. ディープラーニング
  • 6. 人工知能 (AI)
  • 7. Transformerアーキテクチャ
- 生成AIの概念
  • 1. AIモデルの挙動
  • 2. アライメントとガードレール
  • 3. 創発的な能力と限界
  • 4. ハルシネーション
  • 5. 学習データとコンテキストウィンドウ
  • 6. モデルの種類 (Base, Instruction-tuned, RAG)

ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題:

1. Which competency MOST helps testers steer LLMs to produce useful, on-policy testware?

A) Writing low-level device drivers
B) Mastering prompt engineering
C) Designing custom CPU instructions
D) Configuring network routers


2. An LLM prioritizes tests using likelihood X impact but ranks a trivial tooltip change above a payment failure.
What defect does this MOST LIKELY show?

A) No defect; this is acceptable
B) Hallucination
C) Reasoning error in risk calculation logic
D) Dataset bias toward UI features


3. Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?

A) It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
B) It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute
C) It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
D) It enhances relevance to organizational terminology and formats


4. Which factor MOST influences the overall energy consumption of a Generative AI model used in software testing tasks?

A) The location of the data center determines model bias and accuracy levels
B) The number of tokens processed directly determines the carbon intensity of each query
C) The duration of user sessions primarily affects latency but not power efficiency
D) The type of cloud platform affects processing speed but not total energy draw


5. An attacker sends extremely long prompts to overflow context so the model leaks snippets from its training data. Which attack vector is this?

A) Malicious code generation
B) Request manipulation
C) Data poisoning
D) Data exfiltration


質問と回答:

質問 # 1
正解: B
質問 # 2
正解: C
質問 # 3
正解: A
質問 # 4
正解: B
質問 # 5
正解: D

CT-GenAI 関連試験
CT-AI_v1.0_World - ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)
関連する認定
ISQI Certifications
iSQI Foundation Level 2011
Technical Test Analyst
Performance Testing
ISQI CPSA-F
連絡方法  
 [email protected]
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